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2018-05-01當醫學邂逅數學—精準預測的科學觀
581 期
Author 作者
陳秀熙／臺大公共衛生學院副院長、臺大公共衛生碩士學位學程主任、臺大流行病學與預防醫學研究所教授。
生物醫學的瞬息萬變與平衡觀可以從巨觀延伸至微觀，並結合可逆與不可逆多階段事件之瞬間及累積風險特性，發展出目前最熱門的個人化精準預測醫學，以呈現疾病在不同個人特徵下動態時間進展，進而替病人設計量身訂做預防性健康投資方案。這樣的疾病進展就如同院內感染導致高血糖而至糖尿病 發生的馬可夫鏈（Markov chain）模式，釐清此模式對於解釋疾病的進展及介入效益評估有相當大助益。
以高血壓為例的動態進展
本文以高血壓來說明。現在國際間已有共識將個人的血壓狀態依照收縮壓（systolic blood pressure, SBP）及舒張壓（diastolic blood pressure, DBP）定義為正常血壓、前期高血壓、第一期及第二期高血壓，其中前期高血壓是可逆的，可以回復至正常血壓，如圖一所示。
以臺灣某社區實證資料說明基本流行病學狀況，若以圖一的高血壓分期類別，將性別及年齡別盛行率列於表一，從表中可以看出，高血壓的盛行狀況在男女性有很大的差異，前期高血壓、第一期及第二期高 血壓在30~49歲的民眾中，女性的罹病率明顯低於男性，但在50歲之後（更年期後） 的年齡層則發現男女間的差異明顯變小，這樣的現象如何解釋？是純粹因為女性的疾病惡化速率較男性慢，抑或是前期高血壓的女性有較高的機會返回正常血壓機率？如何以馬可夫鏈模式多階段轉移速率來解釋呢？
應用數學馬可夫過程轉移速率，將圖一所示不同高血壓狀態間的變化轉移速率利用表一社區資料及所建構的馬可夫 數學模式估算出來，以馬可夫過程年轉移率矩陣Q表示 如下：
在此族群中每年由正常血壓轉移至前期高血壓速率約為 52.71%，但由前期高血壓回復至正常血壓速率也有 47.06%，由前期高血壓至第一期高血壓為30.77%，由第 一期高血壓進展至第二期高血壓為23.78%，其中維持原狀（以負值表示）就是物理學的反作用力。……【更多內容請閱讀科學月刊第581期】